WO 2008/097200 A1, 14.08.2008. RU 2340365 C2, 10.12.2008. WO 2009057260 A1, 07.05.2009. ОСОВЕЦ С.М. и др. Электрическая активность мозга: механизмы и интерпретация. УФН. 1983, 114, 1, с.103-150. CINCOTTI F et al. Non-invasive brain-computer interface system to operate assistive devices. Brain Res Bull. 2008 Apr 15; 75 (6): 796-803.
Имя заявителя:
Российская Федерация, в лице которой выступает Министерство образования и науки Российской Федерации (RU), Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южный федеральный университет" (RU)
Изобретатели:
Владимирский Борис Михайлович (RU) Владимирский Борис Борисович (RU) Кан Максим Николаевич (RU) Шепелев Игорь Евгеньевич (RU)
Патентообладатели:
Российская Федерация, в лице которой выступает Министерство образования и науки Российской Федерации (RU) Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южный федеральный университет" (RU)
Реферат
Изобретение относится к области коммуникации мозга человека с компьютером и предназначено для ЭЭГ регистрации, анализа и интерпретации сигналов головного мозга для управления внешними исполнительными устройствами. Из ЭЭГ сигнала выделяют локальные положительные максимумы амплитуды ЭЭГ сигналов от всех отведений. При этом если значения двух соседних положительных максимумов отличаются менее чем на порог психофизиологического восприятия человека, то их считают равными и второй максимум исключают из последующего анализа. Одновременно с выделением первого положительного максимума от опорного отведения фиксируют значения амплитуд ЭЭГ сигналов по всем остальным отведениям. При обучении нейронной многослойной сети (НМС) дополнительно формируют массив указателей классов мысленных движений, выполняемых пользователем, который является выходным массивом для обучения НМС, вычисляют весовые коэффициенты классификации по алгоритму обратного распространения ошибки. При идентификации мысленного движения массив входных векторов подают на НМС для вычисления выходного вектора, по которому определяют класс мысленного движения пользователя. Способ позволяет уменьшить время идентификации мысленных команд и одновременно повышает точность их идентификации. 1 з.п. ф-лы, 20 ил., 4 табл.
Поиск патентов
Получить полное описание патента